1、2023.4电脑编程技巧与维护1概述土壤重金属污染不仅会对土壤环境造成严重的破坏，还会通过食物链富集和传播，导致农场品重金属超标，最终影响人类和其他动物的健康。研究表明，Cd的过量食用会对人体的肝脏和骨骼造成严重的危害，影响人体免疫系统，特别是对发育期的青少年，危害性更大。因此，开展农产品土壤重金属污染来源解析，对于土壤的管理和修复及提高人类健康水平具有重大的意义。以稻田中的5个主要重金属元素（As、Hg、Cr、Cd、Pb）为 研 究 目 标，通 过 构 建 基 于LDA算 法 的ALDS-MLR解析模型，将模型与APCS-MLR模型进行对比，解析出研究区域稻田土壤重金属污染来源和贡献率，从而
2、为当地土壤重金属污染科学防治与恢复控制工作提供依据。2材料与方法2.1研究区域概况某县地势比较复杂，高低相差悬殊，呈现出自西向东渐次降低的趋势，年均坡降14.5%，已形成了山区、丘陵和冲积平原三大基本地形类别。此地属亚热带季风湿润气候，年均室内平均温度为16.9，多年平均降雨量为1215.6mm。这里耕地类型主要包括果园、水田、旱地、水浇地4种，农产品的一般熟制方式为两年三熟或一年两熟，粮食作物以包谷、稻米为主。2.2样品采集与处理在某县典型稻田土壤区域共随机布设了722个采样点，采用5点法采样。在每个取样地点周围随机进行了5个深度均在020cm范围内的农田耕层土混匀，将土壤标本运回来后自然风
3、干，去掉其中的植株根部和污物，混匀后进行了四分法分析，用玛瑙研钵将其磨碎后，经150目尼龙筛后装入密封箱中备用。用电子天平精确称重0.1000g土壤试样后，将根据名称所选择的土壤试样放置于由HNO3、HF和HClO4（比例为121）构成的混合酸溶液中消解，然后采用ICP-MS（安捷伦7700 x）测定土壤中重金属Cd、Pb、Cr的含量4；再称取0.5000g土壤试样，放入50%的王水中，利用微波法消解后，用原子荧光法测定As、Hg的浓度56。使用空白试样、平行样等标准物质（GBW07429）对试样实施标准管理，各种重金属的回收率都在（10010）%范围内。对土壤样pH值通过高固液混合物比（12
4、.5）的玻璃电极法进行调节测量7。3基于 LDA 算法的 ALDS-MLR 源解析模型3.1LDA 算法以往的土壤重金属来源解析研究中都没有使用LDA降维，在LDA降维过程中可以使用类别的先验知识，克服了主成分分析（PCA）这样的无监督学习问题，以及无法使用类别先验知识的局限性。LDA算法采用LDA降维最大化类间距离、最小化类内距离，优化目标函数，得到最佳的投影矩阵。LDA算法的具体步骤如下。（1）计算类内散度矩阵Sw，如公式（1）和公式（2）所示：（1）（2）基金项目：国家重点研发开发项目（2016YFD0800902）、111引智项目（D20015）。作者简介：冯梓义（1997），男，硕士
5、，研究方向为土壤重金属源解析。基于 ALDS-MLR 的土壤重金属污染来源解析研究冯梓义（三峡大学计算机与信息学院，湖北 宜昌443002）摘要：建立土壤重金属污染来源解析的受体模型，为土壤重金属的来源解析提供方法。以某县为研究区域，采集 722 个表层土壤样品信息，通过线性判别分析（LDA）算法进行特征降维，构建基于 LDA 算法的 ALDS-MLR 源解析模型，与 APCS-MLR 模型结果进行对比。结果表明，ALDS-MLR模型的源解析结果要优于 APCS-MLR 模型的结果。其中，ALDS-MLR 模型的回归系数均大于 0.75。该区域污染来源分析结果显示，研究区域土壤中的重金属元素主
6、要来自汽车尾气和工业排放的混合源、工业源和农业源。关键词：稻田土壤重金属；LDA 算法；ALDS-MLR 模型；污染源解析34DOI:10.16184/prg.2023.04.0412023.4电脑编程技巧与维护其中，Ci为第i个样本，i为第i个样本的均值，x为样本的真实值。（2）计算每个类均值点相对于样本中心的散列情况，得到间散度矩阵Sb，如公式（3）所示：（3）其中，C为样本的类别数，i为第i个样本的均值，是所有样本的均值，如公式（4）所示：（4）（3）优化目标函数，使其类间距离最大、类内方差最小；最大化目标函数，如公式（5）所示：（5）其中，为投影矩阵，Sb、Sw分别为类间距离散度和类内
7、距离散度。（4）计算矩阵Sw-1Sb，对矩阵进行特征分解。（5）根据（4）计算所得到的特征值，计算Sw-1Sb最大的d个特征值和对应的特征值向量（1,2,3,d），得到投影矩阵。3.2ALDS-MLR 源解析模型ALDS-MLR源解析模型是基于LDA特征降维下的一种化学建模算法，其主要步骤如下。（1）数据标准化处理。多个重金属浓度之间存在量纲问题，为了消除不同量纲在回归模型准确率方面的差异，需要将各重金属浓度数据进行标准化。（2）得到线性判别得分矩阵。利用LDA特征降维算法得到降维后的投影矩阵，将矩阵与标准化的重金属浓度矩阵进行矩阵相乘，得到线性判别得分矩阵。（3）建立ALDS-MLR模型。将
8、绝对线性判别得分作为自变量，将重金属浓度作为因变量，做回归分析，得到回归系数与回归常数项，如公式（6）所示：（6）其中：bio为多元线性回归的常数项，bpi为多元线性回归的回归系数；ALDSp为因子p的绝对线性判别得分；bpiALDSp为因子p对于ci的含量贡献，所有样本的bpiALDSp平均值为因子p对应的污染源平均绝对贡献量。其中，因子p对应的污染源贡献率为其平均绝对贡献量与所有源贡献量的比值。4土壤重金属来源分析4.1土壤重金属污染源定性识别4.1.1 相关性分析结果通过社会科学统计软件包（SPSS）对研究区域内的5种重金属进行相关性分析，通常用重金属之间的相关性系数去推测各重金属是否来
9、自同一污染源。一般来说，相关性系数越大，则各重金属越有可能来自同一污染源8。相关性分析结果如表1所示。研究区域中As、Pb和Cr这3种重金属之间具有极显著的正相关关系（P0.01），其中显著性较明显的是Pb-As和Pb-Cr，相关系数分别为0.566和0.560。4.1.2LDA 降维结果利用线性判别分析LDA降维，最大化类间距离，最小化类内距离，优化目标函数，得到最佳的投影矩阵。得到投影系数矩阵如表2所示。源1对As、Pb和Cr具有较大的贡献率占比。由相关性可知，As和Pb具有显著的相关关系，说明As和Pb可能来自于同一污染源。研究区域南部为交通枢纽中心，由于Pb为汽车尾气被排放物，含有Pb
10、元素的汽车尾气排放到空气中，推断源1含有汽车尾气排放。Cr和As且具有显著的相关性，实际调研发现，研究区域中高值区域有大量的化工厂，化工活动产生的工业废气被排放在空气中，通过干湿沉降落在地表，造成重金属的污染。因此，推断源1为汽车尾气排放和工业排放的混合源。源2对载荷贡献最大的重金属是Cd。经调查发现，在南部主要支流一带出现了大量化工厂，而Cd也被广泛应用于各种化工产品生产中，而这种重金属主要以工业废气、污水和废渣等形式排出，环境下沉、土壤径流、固废堆弃都会引起土壤中Cd的富集9。Yang等10在以往的调查也表明，Cd大部分来源于工业生产废气。因此，推断源2为“工业源”。源3载荷范围较大的重金
11、属为Hg。研究表明，高AsHgCrCdPbAs1Hg-0.0141Cr0.392*-0.0181Cd-0.159*0.0160.185*1Pb0.566*0.077*0.560*0.0711表1研究区域稻田土壤重金属相关性分析元素Elements函数Function源1源2源3As0.800-0.336-0.032Hg0.0140.0090.997Cr0.7820.308-0.059Cd0.0320.9530.010Pb0.8740.0520.098表2土壤重金属投影系数矩阵*表示在0.01水平（双侧）上显著相关；*表示在0.05水平（双侧）上显著相关。352023.4电脑编程技巧与维护重金属
12、ALDS-MLRAPCS-MLRR2SER2SEAs0.7531.700.6382.06Hg0.9950.0350.7690.14Cr0.980.130.7095.38Cd0.9080.0170.4470.04Pb0.8591.550.7751.959值区域有江河和灌溉渠经过，当地农民多年来为增加粮食作物的产量，使用了过量的杀虫剂，从而导致了一定的Hg元素污染，研究证明Hg是杀虫剂的主要构成因子1112，Hg元素在被禁用以前曾应用于农作物生产中，但因为土壤中重金属的不易分解性，迄今仍在土壤中累积保存，因此推断高值区域土壤中Hg的积累很可能是因长期的污灌而导致的，故源3为“农业源”。4.2ALD
13、S-MLR 源解析结果通过构建ALDS-MLR模型，得到关于5种重金属元素的多元线性回归方程。5种重金属元素回归方程的重金属拟合值与实测值的比值都接近1，ALDS-MLR模型与APCS-MLR模型的5种重金属元素的复相关系数对比结果如表3所示。结果显示，ALDS-MLR模型的5种重金属元素的复相关系数均高于APCS-MLR模型，线性回归决定系数R2均大于0.75，表明ALDS-MLR模型的拟合效果要优于APCS-MLR模型拟合效果。研究区域稻田土壤重金属污染源贡献率如图1所示。研究区域稻田表层土壤重金属含量主要受到汽车尾气排放、工业尾气排放、工业源和农业源的影响。由ALDS-MLR受体模型的定
14、量源解析可知，贡献率分别为51.27%、23.02%、8.18%，其中混合源对As、Cr、Pb的贡献率较大，分别为70.67%、77.50%和93.84%；工业源对Cd、As和Cr的贡献率较大，分别为83.81%、13.08%、13.40%；农业源对Hg的贡献率较大，为39.45%。参考文献1WANGY,GUOG,ZHANGD,et al.An integratedmethodfor source apportionment of heavy metal(loid)s in a-gricultural soils and model uncertainty analysisJ.Environm
15、ental Pollution,2021:116666.2李忠武,王磊,冉凤维,等.基于APCS-MLR模型的西洞庭湖沉积物重金属来源解析J.长沙理工大学学报（自然科学版）,2022,19(2):1-14.3张旺,高珍冉,邰粤鹰,等.基于APCS-MLR受体模型的贵州喀斯特矿区水田土壤重金属源解析J.农业工程学报,2022,38(3):212-219.4刘雅静.测定固体废物中金属元素电感耦合等离子体质谱法的研究D.青岛:青岛理工大学,2014.5GB/T 22105.2-2008.土壤质量总汞、总砷、总铅的测定原子荧光法 第2部分：土壤中总砷的测定S.中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局;中
16、国国家标准化管理委员会,2008:8.6GB/T 22105.1-2008.土壤质量总汞、总砷、总铅的测定原子荧光法第1部分：土壤中总汞的测定S.中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局;中国国家标准化管理委员会,2008:8.7顾会,赵涛,高月,等.贵州省典型铅锌矿区土壤重金属污染特征及来源解析J.地球与环境,2022,50(4):506-15.8袁宏,钟红梅,赵利,等.基于PCA/APCS受体模型的崇州市典型农田土壤重金属污染源解析J.四川环境,2019,38(6):35-43.9周亚龙,杨志斌,王乔林,等.雄安新区农田土壤-农作物系统重金属潜在生态风险评估及其源解析J.环境科学,2021,42(4):2003-2015.10 YANG S,HE M,ZHI Y,et al.An integrated analysison source-exposure risk of heavy metals in agriculturalsoils near intense electronic waste recycling activitiesJ.Environment internatio
